做好量化交易，需要交叉學(xué)科、融匯貫通的知識體系。數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法設(shè)計、經(jīng)濟(jì)、金融、證券、衍生品相關(guān)、投資與分析、主流策略開發(fā)語言等，都需要了解，而且要融會貫通。
關(guān)于做量化交易用什么語言更好，其實還是看自己的習(xí)慣和要達(dá)到的目標(biāo)，如果是大型金融機(jī)構(gòu)做量化分析系統(tǒng)或量化交易系統(tǒng)，可以用python，R，C++等都可以，各有優(yōu)劣，看對于速度要求如何了。如果是個人或者中小機(jī)構(gòu)，對于速度要求不高，策略也相對簡單，可支出成本有限，而且缺乏的技術(shù)支持，用一些成熟的第三方平臺，如文華、TB、金字塔、MC等也可以，我還見過用matlab，excel，包括一些網(wǎng)上平臺，做量化交易的，其實只要策略能很好的實現(xiàn)，實盤能盈利就行。
這里討論一下，有兩個觀點：
（1）錯誤理解：不自己做系統(tǒng)，不自己寫接口的都不是量化交易，量化交易門檻特別高，low者別玩。
其實不是這樣，量化交易只是一種理念，是一種方法，是一種工具，是為交易策略服務(wù)的，只要策略開發(fā)和下單實現(xiàn)，都是運用的數(shù)學(xué)模型和計算機(jī)程序，而非人為主觀判斷，就是量化交易。一些股票老玩家，有一個可能盈利的交易策略，然后用第三方平臺，搞來歷史數(shù)據(jù)測一測，發(fā)現(xiàn)確實能盈利，然后就開始把系統(tǒng)架上去跑，這也是量化交易。
就像搭建一個實體模型，比如艾爾菲鐵塔什么的，你最好自己制作搭建材料，這樣可以更好的更個性化的實現(xiàn)自己的目標(biāo)，但你也可以去買一些已經(jīng)做好了的現(xiàn)成的模型材料，用別人做好的材料來搭建模型，兩種做法都是搭建模型，核心在于你搭建模型的思路和方法。用第三方平臺就像搭積木，人家已經(jīng)給你把積木做好了，你按照自己的想法把積木搭建起來就是，只是一些特別個性化的搭積木的想法，可能會受到積木本身的限制罷了。
自己做系統(tǒng)自己寫接口的優(yōu)勢在于更加個性化，更符合自己的需求，而且速度更快，信息保密也能做得更好；缺點是財務(wù)成本更高，人員和硬件配備要求更高，而且系統(tǒng)更容易出BUG（別說什么大牛，華爾街海龜寫的系統(tǒng)就不會有任何問題，還記得光大烏龍指事件嗎？）。
用第三方平臺的優(yōu)勢在于成本低，重大BUG相對較少（不像自己做的系統(tǒng)，第三方平臺畢竟幾萬人用了好幾年，而且每天都在不斷改進(jìn)），交易者可以只專注于策略開發(fā)，而不用考慮系統(tǒng)維護(hù)；缺點是速度更慢，策略思路的實現(xiàn)會受到第三方平臺功能的限制等。當(dāng)然如果做高頻交易，肯定得自己做系統(tǒng)寫接口了，但現(xiàn)在國內(nèi)的股票和股指期貨市場，是做不了高頻交易的。
（2）錯誤理解：量化交易的核心競爭力是優(yōu)秀的計算機(jī)語言編程能力。
其實量化交易的核心競爭力是策略的有效性，能長期穩(wěn)定盈利的策略是一切的關(guān)鍵，一些中低頻交易策略，手動和量化區(qū)別不一定會很大。數(shù)學(xué)、計算機(jī)程序、金融、實盤交易經(jīng)驗，做好量化交易，這四樣缺一不可，只是因為計算機(jī)程序這一塊最有特色，是區(qū)別于其他交易方法的主要特點，所以總被外界當(dāng)做量化交易的噱頭和宣傳點，久而久之大家甚至把編程能力作為最核心競爭力了，這明顯有些喧賓奪主。
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